人工智能运营（AIOps）市场(2025-2034)

报告概述

到 2034 年，全球人工智能运营 (AIOps) 市场规模预计将从 2024 年的124 亿美元增长到1231 亿美元左右，期间复合年增长率为25.80%预测期为 2025 年至 2034 年。2024 年，北美主导 AIOps 市场，占据45.5%以上的市场份额，总收入达到56 亿美元。

AIOps，即 IT 运营人工智能，是指部署机器学习和人工智能来增强和自动化 IT 运营管理。该技术集成了各种人工智能功能，包括机器学习和分析，将 IT 运营中的大数据转化为可操作的见解。

AIOps 市场是由 IT 环境日益复杂以及其处理的数据量不断增长所推动的。赋能。企业正在转向 AIOps 来提高运营效率、减少停机时间并缩短响应时间。该市场包含一系列解决方案，旨在满足跨行业的各种 IT 运营需求，利用 AI 在 IT 问题影响业务运营之前预测、分析和缓解 IT 问题。

AIOps 市场的主要驱动因素包括 IT 环境日益复杂、现代 IT 基础设施生成的数据量不断增加以及增强 IT 运营敏捷性的需求。随着企业采用更多基于云的服务并面临不断增加的安全威胁，快速分析和响应 IT 问题的能力变得至关重要。

AIOps 平台通过自动化流程并提供难以或不可能手动实现的见解来应对这些挑战。对自动化实时分析和先发制人解决 IT 问题的能力的需求推动了 AIOps 市场的需求。公司各个行业都在采用 AIOps 平台，以确保其 IT 系统具有弹性、高效且能够支持数字业务活动。

AIOps 的业务优势是巨大且多样的。通过自动化日常和复杂的任务，AIOps 使 IT 员工能够专注于更具战略性的计划。它还减少了检测和解决问题的平均时间，从而最大限度地减少停机时间并提高业务连续性。此外，AIOps 通过主动识别和解决漏洞和威胁来增强安全态势，最终支持更强大的 IT 基础设施。

技术创新正在不断塑造 AIOps 格局。人工智能、机器学习和数据处理技术的发展使 AIOps 平台能够提供更精确的分析、更好地预测 IT 问题以及自动化更复杂的操作。这些进步增强了 AIOps 工具更有效、更准确地管理更大数据集的能力​

关键要点

• 全球人工智能运营 (AIOps) 市场预计将从2024 年的 124 亿美元增长到2024 年的 1231 亿美元2034 年，反映出 2025 年至 2034 年预测期内复合年增长率为 25.80%。
• 2024 年，平台细分市场在 AIOps 市场中占据主导地位，占据超过 67.5% 的总市场份额。
• On-Prem2024 年，大型企业在 AIOps 市场占据主导地位，占据超过58.9%的市场份额。
• 2024 年，大型企业在 AIOps 市场占据主导地位，市场份额超过73.5%。
• 应用性能管理 (APM) 细分市场是 AIOps 市场的领先细分市场到 2024 年，AIOps 市场将占据超过 44.2% 的市场份额。
• 2024 年，IT 和电信行业占据了超过 31.8% 的 AIOps 市场份额，成为主导垂直领域。
• 北美是 2024 年 AIOps 市场的主导区域，占据超过占45.5%的市场份额，总收入56亿美元。
• 2024年，美国AIOps市场估值48.6亿美元，预计复合年增长率为26.7%，主要由增长推动简化人工智能解决方案的采用，以优化 IT 运营并减少停机时间。

美国AIOps 市场规模

2024 年美国人工智能运营 (AIOps) 市场价值48.6 亿美元，预计复合年增长率 (CAGR) 为26.7%，反映出各行业越来越多地采用人工智能驱动的解决方案来优化 IT 运营、提高效率并减少停机时间。

随着组织日益面临复杂的数据环境和 IT 系统， AIOps 中的人工智能驱动工具提供了重要的功能，可以预先识别潜在的干扰并自动执行日常任务。这不仅可以减少运营停机时间，还可以优化资源分配并提高整体运营效率。

数字化转型和数据生成不断增长的趋势需要先进的管理解决方案。由人工智能和机器学习提供支持的 AIOps 平台，高效处理大型数据集以提供可行的见解，帮助企业通过改进决策和快速适应市场变化来保持竞争力。

2024 年，北美 在 AIOps 领域占据主导市场地位，占据超过 45.5% 份额，收入达 56 亿美元。该地区的市场领先地位可归因于几个关键因素，包括先进技术的采用和主要行业参与者的存在。

北美对云基础设施和 IT 服务的大量投资进一步支持了 AIOps 市场的扩张。由于科技公司高度集中，并且大力推动数字化转型，该地区的企业正在利用人工智能驱动的分析和机器学习来自动化复杂的操作并优化性能。

北美的监管环境推动了随着组织寻求确保遵守数据隐私和安全法规的工具，采用 AIOps 解决方案。具有实时洞察和增强监控功能的 AIOps 平台非常适合满足这些需求并防范网络威胁。

在维护系统健康和管理日益复杂的 IT 环境的需求的推动下，北美 AIOps 市场将持续增长。技术进步以及物联网和边缘计算的日益普及将推动这一需求，从而需要更先进的 IT 运营管理解决方案。

业务优势

AIOps 可以比传统方法更快地检测和解决 IT 问题。通过持续监控系统并识别异常模式，它可以减少修复问题所需的时间，从而减少停机时间并提高服务可用性。

AIOps 分析数据趋势以预测系统故障或性能问题，从而实现主动维护。这减少了干扰，确保运营更加顺畅，并提高了客户满意度，最终创造了更多商机。

一个智慧城市项目利用 AIOps 进行实时交通管理，将拥堵减少40%，并缩短应急响应时间，创建一个更高效、反应更灵敏的城市环境，如 aiops 文章所述。

通过实施预测性 AIOps 解决方案，一家领先的金融机构将系统中断减少了45%，显着节省了数百万美元的运营成本。

德勤的一项研究强调，将 AIOps 与 DevOps 集成不仅可以将发布失败率降低30%，而且还可以将部署周期加快20%。这种协同作用提高了整体运营效率，确保更快、更可靠的软件交付并改善开发和 IT 团队之间的协作。

产品分析

2024 年，平台细分在人工智能运营 (AIOps) 市场中占据主导地位，占据了超过 67.5% 的份额。这一巨大的市场份额可归因于这些平台提供的全面功能，包括实时分析、机器学习功能和自动化工具。

平台细分市场通过日常任务自动化和 IT 资源优化来显着节省成本，从而处于领先地位。这种成本效率推动了采用，特别是在管理大量 IT 基础设施和数据的大型企业中。

此外，平台部分还受益于其可扩展性和对各种 IT 环境的适应性。这些平台旨在随着业务的增长而发展，在不牺牲性能的情况下适应增加的数据负载和更复杂的操作。

无缝集成的能力AIOps 平台能够与现有系统兼容，同时还能够灵活地融入新技术，这使得 AIOps 平台成为希望其运营面向未来的企业的首选。

部署模式分析

2024 年，AI 运营 (AIOps) 市场的本地部分占据主导地位，占据了超过58.9%份额。该细分市场的领先地位可归因于几个关键因素，这些因素符合企业寻求增强人工智能运营控制和安全性的要求。

本地部署允许组织在其物理设施内维护所有数据和基础设施，从而显着降低与数据泄露和网络威胁相关的安全风险。这对金融、医疗保健和政府等行业特别有吸引力，因为这些行业的数据敏感性和合规性要求严格监管标准至关重要。

此外，本地模型使组织能够更好地控制其 IT 环境。企业可以根据特定需求定制系统，并将其与现有基础设施无缝集成，这通常是成熟行业中普遍存在的遗留系统的关键要求。

这种定制能力，再加上监督从开发到部署和维护的整个人工智能运营生命周期的能力，确保企业能够有效优化其人工智能解决方案，从而提高运营效率并减少停机时间。

企业规模分析

2024 年，大型企业细分市场在人工智能运营 (AIOps) 市场中占据主导地位，占据73.5%以上份额。这种优势很大程度上是由于大型企业拥有丰富的资源和资本。企业可以配置先进的人工智能技术。

此类组织通常处于采用创新解决方案的最前沿，这些解决方案有望提高运营效率和竞争优势。随着IT运营规模的扩大，大型企业面临着复杂而大量的数据管理挑战，AIOps解决方案特别适合解决这些挑战，从而推动该细分市场的巨大市场份额。

大型企业还可以从AIOps平台的全面集成能力中受益匪浅。这些组织通常拥有复杂的多层 IT 基础设施，需要强大的系统来监控、分析和管理各个部门和服务的运营。

大型企业投资本地 AIOps 解决方案，以满足严格的风险管理和合规性要求。这些系统有助于主动识别问题、确保合规性并实现 IT 运营自动化，因此至关重要用于管理运营风险。

应用分析

2024 年，应用性能管理 (APM) 细分市场在 AIOps 市场中占据主导地位，占据了超过 44.2% 的份额。该细分市场领先的主要原因是 IT 基础设施的复杂性不断增加，以及对增强应用程序性能可见性的需求不断增长。

组织越来越依赖实时监控工具来检测、诊断和解决应用程序问题，以免影响最终用户体验。 APM 解决方案使企业能够深入了解应用程序行为，从而优化运营效率并最大限度地减少停机时间。

APM 领域的突出地位还可以归因于其在数字化转型计划中的作用。随着企业不断集成数字技术，对强大的 APM 解决方案的需求不断升级。这些解决方案有助于有效管理软件应用程序和 IT 系统，这对于支持数字服务和运营至关重要。

此外，人工智能和机器学习技术的进步推动了 APM 领域的发展。这些创新增强了 APM 解决方案，使它们能够预测潜在问题并自动进行根本原因分析。这种预测能力对于维持应用性能并支持主动管理策略至关重要，而这对于现代 IT 环境至关重要。

行业分析

2024 年，IT 和电信细分市场在 AIOps 市场中占据主导地位，占据了31.8% 的份额。该行业的领先地位主要归因于其对复杂 IT 基础设施和网络的高度依赖，这些基础设施和网络需要强大的管理来确保不间断的服务交付。

IT 和电信电信行业面临着管理多个来源生成的大量数据（包括实时数据流量）的挑战，这需要采用 AIOps 来实现高效的数据分析和运营自动化。

此外，该领域对基于云的解决方案和服务不断增长的需求进一步推动了 AIOps 平台的部署，因为它们提供了增强的云管理和服务保证功能。

IT 和电信领域的巨大市场份额也反映了该行业的快速技术进步，包括5G的推出和物联网应用的扩展。这些发展带来了传统 IT 运营管理工具难以有效解决的复杂性和可扩展性挑战。

主要细分市场

按提供

• 平台
• 服务

按部署模式

• 本地部署
• 云

按企业规模

• 中小企业规模
• 大型企业

按应用

• 应用性能管理
• 基础设施管理
• 网络和安全管理
• 实时分析
• 其他（预测分析、根本原因分析）

按行业

• IT 与电信
• 零售与电子商务
• 能源与公用事业
• 媒体与娱乐
• BFSI
• 医疗保健
• 政府
• 其他

重点地区和国家/地区

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
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• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 其他地区MEA

驱动程序

 IT 复杂性不断增加

IT 环境的复杂性日益增加，需要采用人工智能进行 IT 运营 (AIOps)。现代 IT 基础设施包含多种技术，包括云服务、微服务架构和物联网 (IoT) 设备。

这种多样性导致大量数据和错综复杂的相互依赖关系，使得传统的 IT 管理方法无法胜任。 AIOps 通过利用高级分析和机器学习来自动化和增强 IT 运营来应对这些挑战。

通过实时分析大量数据集，AIOps 能够主动检测问题、高效解决问题资源管理，改进决策流程。因此，组织可以在不断增长的 IT 复杂性中保持系统可靠性和性能。

约束

与现有系统集成

将 AIOps 解决方案集成到已建立的 IT 基础设施中提出了重大挑战。许多组织结合使用遗留系统和现代应用程序进行操作，每个系统都具有不同的数据格式和协议。

实现 AIOps 平台和这些异构系​​统之间的无缝互操作性需要付出巨大的努力。此外，整合过程可能需要对现有工作流程和员工培训进行修改，从而导致过渡期间出现潜在的中断。这些因素可能会阻碍 AIOps 解决方案的快速有效部署，从而限制其广泛采用。

机遇

增强决策能力通过预测分析

AIOps 为增强 IT 运营中的决策流程提供了重要机会。通过利用预测分析，AIOps 平台可以在潜在的系统故障、容量需求和性能瓶颈发生之前对其进行预测。

这种远见使组织能够实施先发制人的措施，从而最大限度地减少停机时间并优化资源分配。此外，预测洞察支持战略规划并促进持续改进计划，使企业能够迅速适应不断发展的技术环境并保持竞争优势。

挑战

数据质量和管理

AIOps 解决方案的有效性在很大程度上取决于基础数据的质量和管理。 IT 环境从不同来源生成大量数据，通常会导致数据集分散且不一致。

确保数据准确y、完整性和一致性是一项复杂的任务，需要强大的数据治理框架。数据质量差可能会导致错误分析和次优决策，从而损害 AIOps 的优势。因此，组织必须投资于全面的数据管理策略，以充分发挥 AIOps 技术的潜力。

新兴趋势

超自动化是一个关键趋势，重点关注自动化 IT 任务以实现自我修复系统和动态工作负载管理。一家全球电子商务平台使用 AIOps 将人工干预减少了70%，从而在高峰流量期间将事件解决速度提高了50%，并改善了整体运营和客户体验。

另一个趋势是使用生成式 AI，使 AIOps 工具更易于使用。许多用户发现 AIOps 软件很复杂，这会减慢采用速度。通过添加生成式人工智能，这些工具可以提供个性化的教程和实例帮助，使它们更加用户友好。

边缘计算也变得越来越重要。随着越来越多的设备在网络边缘运行，AIOps 需要在更接近数据创建的地方处理数据。这可以实现实时监控并更快地响应问题，这对于需要立即关注的应用程序至关重要。

关键参与者分析

AIOps 市场正在快速增长，多家公司提供先进的解决方案来满足对提高 IT 效率日益增长的需求。

AppDynamics 是 AIOps 市场的领导者，提供了一个强大的平台，专注于应用程序性能管理 (APM) 和 IT 运营分析。他们的解决方案使企业能够全面了解其应用程序和基础设施的性能。

BMC Software, Inc. 是 AIOps 领域的另一个关键参与者，提供 AI 驱动解决方案的集成套件用于 IT 运营管理。他们的 BMC Helix 平台结合了人工智能、自动化和机器学习，可帮助组织更快地检测、诊断和解决 IT 问题。

Broadcom Inc. 是 AIOps 市场的重要参与者，提供一系列解决方案来帮助企业管理复杂的 IT 环境。凭借其广泛的企业软件产品组合，Broadcom 提供先进的 AIOps 解决方案，利用人工智能和机器学习来增强网络监控、应用程序性能和基础设施管理。

市场主要参与者

• APPDYNAMICS
• BMC Software, Inc.
• Broadcom Inc.
• HCL Technologies Limited
• IBM Corporation
• Micro Focus International plc
• 戴尔公司
• ProphetStor Data Services, Inc.
• Splunk LLC
• 泰雷兹
• 其他

等待玩家的最佳机会

随着 AIOps（IT 运营人工智能）市场的不断发展，行业和市场参与者可以利用多个关键机遇来推动增长和创新。

• 扩展到新兴市场：在数字化转型、技术采用和 IT 基础设施改进的推动下，AIOps 市场在亚太地区等地区正在快速增长。中国、印度和日本等国家是对可扩展 IT 解决方案的需求不断增长的典型例子，为 AIOps 解决方案提供了肥沃的土壤。
• 云部署：基于云的 AIOps 解决方案因其灵活性、可扩展性和成本效益而变得越来越受欢迎。这种部署模式不仅允许组织根据需求动态调整资源，而且符合现代 IT 环境的敏捷本质，促进更快的集成和采用。
• 法规遵从性和风险管理：美国最近的立法变化凸显了 AIOps 提供商提供解决方案的机会，帮助行业遵守不断变化的法规。随着世界各国政府加强对人工智能和 IT 运营的监管，对能够确保合规性和有效管理风险的 AIOps 工具的需求量很大​。
• 增强跨不同行业的 IT 运营：AIOps 在 BFSI、医疗保健、零售和电信等行业的多功能性展示了其改变 IT 运营的潜力。每个行业都有独特的需求，从管理 BFSI 中的复杂交易到确保医疗保健中的系统正常运行时间，这证明了 AIOps 解决方案的广泛适用性。
• 人工智能和机器学习能力的进步：随着人工智能和机器学习技术的不断进步，AIOps 平台的预测分析、实时数据处理能力越来越强。和自动化决策。这一技术进步为提高 IT 运营管理的速度、准确性和效率开辟了新的可能性。

近期发展

• 2024 年 2 月，IBM 收购了 IntelliMagic，这是一家总部位于荷兰的公司，专门利用分析来优化 z/OS 系统性能。此次收购将先进的性能洞察集成到其解决方案中，增强了 IBM 的 AIOps 产品。
• 2024 年 10 月在 BMC Connect 2024 上，BMC 推出了其 Helix AIOps 平台的新创新，包括 BMC Ask HelixGPT 虚拟助手。这些更新通过集成服务管理、可观察性和漏洞数据、简化工作流程以及利用人工智能提供更智能的支持来增强事件响应和风险管理。